信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-alerti
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易数据, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据预处理, 风险管理, 欺诈识别
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了在特定时间段内发生的信用卡交易信息，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明起始和结束时间，但“Time”字段表示交易发生的时间，单位为秒。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但未明确具体国家或地区。
数据维度：数据集包括31个特征，其中：
Time：交易发生的时间（秒）。
V1-V28：匿名化处理后的主成分分析（PCA）特征。
Amount：交易金额。
Class：类别标签，0代表正常交易，1代表欺诈交易。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，原始数据经过PCA变换，特征V1到V28为匿名处理后的结果。
该数据集适合用于金融风控领域，特别是欺诈检测和异常检测相关的研究与实践。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于金融欺诈检测、异常检测、二分类模型等方面的学术研究，例如探索不同算法在不平衡数据集上的表现、特征工程优化等。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，可用于构建欺诈检测系统、风险评估模型、提升交易安全水平。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化反欺诈策略，减少经济损失。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、风险管理等相关课程的实训材料，帮助学生和从业者掌握欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于构建和评估信用卡欺诈检测模型，探索不同机器学习算法在不平衡数据集上的表现，并优化模型以提高欺诈识别的准确率。
